Цель проекта: Оценить эффективность нового формата маркетинговых уведомлений (пуш-уведомления) в приложении SkyLenta, сравнить его с баннерами, выявить влияние на конверсию в покупку и средний чек, и подготовить рекомендации для оптимизации маркетинговой стратегии.
Что делал:
— Изучил структуру исходных данных и подготовил их к анализу. — Очистил и объединил таблицы клиентов, заказов и регионов. — Рассчитал агрегированные показатели по каждому клиенту и торговой точке. — Провел статистический анализ результатов A/B-теста: сравнил конверсию и средний чек между тестовой и контрольной группами с использованием t-теста и критерия Манна-Уитни. — Сегментировал данные по городам и торговым точкам и повторил анализ на каждом сегменте. — Подготовил итоговую таблицу-калькулятор в Excel для оценки финансового эффекта внедрения нового формата уведомлений.
Освоенные инструменты и приёмы работы:
— Python (Jupyter Notebook): работа с pandas, numpy, matplotlib/seaborn, написание функций для автоматизации анализа. — Статистические методы: t-критерий, критерий Манна-Уитни, расчет p-value и интерпретация результатов. — Excel: построение калькулятора с промежуточными и итоговыми расчетами, подготовка таблиц для презентации результатов. — Работа с большими данными: объединение нескольких таблиц, очистка пропусков и аномалий, агрегация по клиентам и торговым точкам.
Результат:
— Подготовлена интерактивная таблица-калькулятор, демонстрирующая результаты A/B-теста на уровне торговых точек и городов. — Рассчитан эффект внедрения пуш-уведомлений на средний чек и конверсию клиентов. — Выявлены сегменты с положительным, отрицательным и нейтральным эффектом от нового формата уведомлений. — Представлены рекомендации для руководства по дальнейшему внедрению нового формата уведомлений. — Весь анализ оформлен в Jupyter Notebook и экспортирован в Excel с визуализациями и итоговыми расчетами, готовыми к презентации менеджменту.